AI预测音乐爆款：基于生理数据的“读心术”挑战与伦理边界

近期，AI研究者声称在音乐产业预测领域取得重大进展。一项研究展示，AI能通过测量听众的生理反应（如心率和血流）来预测歌曲是否会成为爆款，准确率高达97%。这一方法与传统依赖歌曲特征（如艺术家、流派、歌词、节奏）的AI模型截然不同，后者预测准确率不足50%。

该研究的核心在于利用可穿戴设备收集的生理数据，并将其作为大脑活动的代理指标，通过名为“immersion”的商业平台进行分析。然而，此方法引发了研究界的质疑，原因在于“immersion”平台的有效性未在同行评审的独立研究中得到充分验证，且该研究的主要作者与该平台存在财务关联。此外，研究样本量小且缺乏多样性，其“神经预测”模型的普适性有待商榷。

尽管该技术在便捷性和可及性上优于传统的MRI脑部扫描，后者耗时且不便，但其潜在的隐私和伦理问题不容忽视。一旦音乐平台接入此类技术，可能引发对用户心率、呼吸等数据的深度追踪，存在“读心”的担忧。研究者虽表示将采取选择加入（opt-in）模式，但用户在同意条款时的认知和数据隐私保护仍是关键挑战。该技术在更大范围推广前，需解决数据有效性、样本代表性及用户隐私保护等核心问题。

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